最小二乘外推与ARIMA(P,1,0)组合模型在极移短期预报中的应用

将ARIMA（P,1,0）模型应用到极移随机性部分序列的预报中,提出了利用最小二乘外推与ARIMA（P,1,0）的组合模型来对整体极移序列进行短期预报。并与其他方法对极移1～5天的短期预报精度进行了对比,结果证明了该模型在极移短期预报上的有效性与优越性。     

海上多次波的联合衰减法

地震勘探尤其是海上地震勘探中存在着各类多次波,由于多次波的存在严重影响了速度分析、叠加、偏移成像等地震资料处理,海上多次波主要有全程多次波和层间多次两大类,为了压制海上不同类型的多次波,本文首先分析波场外推、预测反褶积和拉东变换衰减不同多次波的理论基础,然后联合采用这些方法,分别衰减全程多次波和层间多次波;即：首先对炮记录或者接收点记录进行波场外推,建立海底多次波模型,预测并减去全程多次波,然后利用预测反褶积衰减掉周期性明显的多次波,最后将数据转换到τ-p域,用拉冬变换根据同一时间多次波和有效波在速度等方面的差异,进一步分离层间多次波和剩余的全程多次波,并在该域中切除分离出的多次波,从而实现联合多次波衰减处理.通过对悉尼海区和里海等实际地震资料的处理证明,文提出的联合多次波衰减方法在海洋地震资料的处理中有着广泛的应用,联合衰减多次波处理流程具有快速、简洁、易于实现的特点,经处理后的地震资料有效信号损失小、保福性好的特点,有利于速度分析、叠加、叠前偏移等的后续处理工作.     

工程地质趋势面分析的智能方法及其应用

鉴于神经网络和遗传规划的自适应、自学习功能,将径向基函数神经网络方法与混合进化方法引入到趋势面分析当中,在一定程度上可以避免传统地质体数学模拟时需要事先选定未知模型类型的弊端,并通过它们特有的学习和进化机制,去寻求一个能较好地描述和解释地质体空间展布特征(趋势)的数学表达形式.通过实例研究,发现RBF神经网络方法拟合和外推插值的效果最好;多项式趋势面法和混合进化方法拟合效果相差不大,但后者的外推插值效果更好.     

北斗三号B1频点信号软模拟源设计

通过对全球卫星导航系统(GNSS)完整信号流程的精密仿真,建立合理的卫星信号数学模型,产生多种环境下的中频信号,能够为GNSS服务性能评估提供良好的仿真和测试平台,对导航信号各层结构模块化处理并优化算法.?导航电文模块结合轨道仿真软件外推轨道参数,保证了电文参数的真实有效性.?数据采用分段产生信号再校验叠加的方式,保证...     

利用中国区域电离层数据拟合 Klobuchar参数

对于单频G PS用户而言,电离层延迟是最重要的误差来源之一。G PS系统使用Klobuchar模型对电离层延迟进行改正,其改正数从根据经验模型和历史数据得到的370组常数选取。在缺少全球观测数据的情况下,仅利用中国区域观测数据拟合电离层模型参数,存在区域外精度下降,参数超限等问题。针对这些问题,提出了利用经验模型外推进行参数拟合的方法。相比广播Klobuchar参数,在太阳活动高峰年RMS误差减小接近7 TECU ,正常年减小1.5 T EC U ,平静年精度也略有提升。2001年至2012年的拟合参数不存在参数超限现象,且量化后或者使用预报的电离层数据进行拟合,精度下降很小,可以用于预报全球电离层模型参数。     

四川和云南地区场地平均剪切波速vS20和vS30经验预测模型研究

利用四川和云南地区共973个工程场地钻孔资料,分别基于常速度外推模型、对数线性模型和条件独立模型的经验外推方法建立了该区域20 m和30 m平均剪切波速vS20和vS30的经验预测模型.研究表明常速度外推模型的预测误差最大,当波速资料深度小于10 m时,常速度外推方法会显著低估实际场地平均波速.基于对数线性外推方法建立...     

CAST-LSTM：一种用于雷达回波外推的时空LSTM模型

基于循环神经网络的雷达回波外推算法的预报结果随时间逐渐模糊失真，同时难以预报强回波区域。针对上述问题，提出一种上下文融合和注意力机制的时空长短期记忆网络模型。该方法通过上下文融合模块充分提取雷达图像不同尺度的短期上下文信息；通过注意力模块拓宽预测单元的时间感受域，使模型感知更多的时间动态。以2019—2021年4—9月江苏省气象雷达数据为样本，通过试验对比分析，基于上下文融合和注意力机制的时空长短期记忆网络取得了更好的预测性能。在外推60min，阈值为10、20、40 dBz的条件下，临界成功指数和HSS分别达到0.7611、0.5326、0.2369和0.7335、0.5735、0.3075，有效提高了预测精度。